Google Cloud Certified – Professional Data Engineer\". De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l'épreuve vos connaissances sur l'ingénierie des données GCP. Attention : même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L'examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d'avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l'expérience en matière d'ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.' name='description'> Google Cloud Certified – Professional Data Engineer\". De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l'épreuve vos connaissances sur l'ingénierie des données GCP. Attention : même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L'examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d'avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l'expérience en matière d'ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.' property='og:description'>
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Data Engineering

Advanced 10 Steps 7h 5m 53 Credits

Cette quête Qwiklabs de niveau avancé est unique en son genre. Elle se compose d'ateliers pratiques qui permettent aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification \"Google Cloud Certified – Professional Data Engineer\". De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l'épreuve vos connaissances sur l'ingénierie des données GCP. Attention : même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L'examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d'avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l'expérience en matière d'ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.

Data Machine Learning Business Transformation

Objectives

Cette quête Qwiklabs de niveau avancé est unique en son genre. Elle se compose d'ateliers pratiques qui permettent aux professionnels de l'informatique de se familiariser avec les sujets et les services au programme de la certification \"Google Cloud Certified – Professional Data Engineer\". De BigQuery à Dataproc en passant par Tensorflow, cette quête mettra à l'épreuve vos connaissances sur l'ingénierie des données GCP. Attention : même si les ateliers constituent une bonne base pour développer vos compétences, ils ne suffisent pas à réussir la quête. L'examen final étant assez difficile, nous vous recommandons d'avoir suivi une formation préalable ou de posséder de l'expérience en matière d'ingénierie des données cloud et de compléter votre apprentissage à l'aide d'autres ressources.

Quest Outline

Atelier pratique

Données météorologiques dans BigQuery

Dans cet atelier, vous allez analyser un historique d'observations météorologiques à l'aide de BigQuery et utiliser des données météorologiques avec d'autres ensembles de données. Cet atelier fait partie d'une série d'ateliers relatifs au traitement des données scientifiques.

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Atelier pratique

Analyser les données relatives à la natalité à l'aide de Datalab et BigQuery

Dans cet atelier, vous analyserez un grand ensemble de données (137 millions de lignes) sur la natalité à l'aide de Google BigQuery et de Cloud Datalab. Cet atelier fait partie d'un ensemble d'ateliers relatifs au traitement des données scientifiques.

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Atelier pratique

Bigtable : Qwik Start – Hbase Shell

Dans cet atelier, vous allez découvrir comment utiliser HBase Shell pour vous connecter à une instance Cloud Bigtable.

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Atelier pratique

Cloud TPU : Qwik Start

Dans cet atelier, vous allez apprendre à utiliser un Cloud TPU pour accélérer des charges de travail de machine learning TensorFlow spécifiques sur Compute Engine.

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Atelier pratique

Query BigQuery with Python Using Ibis

In this lab you'll use Ibis to query the Stack Overflow public dataset in BigQuery.

Atelier pratique

Prédire le prix des logements avec Tensorflow et Cloud ML Engine

Dans cet atelier, vous allez créer une solution de machine learning complète à l'aide de Tensorflow et de Cloud ML Engine, et tirer parti du cloud pour effectuer des tâches d'entraînement distribué et de prédiction en ligne.

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Atelier pratique

Exécuter un pipeline de traitement de texte Big Data dans Cloud Dataflow

Dans cet atelier, vous allez utiliser Google Cloud Dataflow pour créer un projet Maven à l'aide du SDK Cloud Dataflow et exécuter un pipeline distribué de comptage de mots dans la console Google Cloud Platform.

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Atelier pratique

Traitement ETL sur GCP à l'aide de Dataflow et de BigQuery

Dans cet atelier, vous allez concevoir plusieurs pipelines de données afin d'ingérer celles d'un ensemble de données public dans BigQuery.

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Atelier pratique

Launching Dataproc Jobs with Cloud Composer

In this lab you’ll use Google Cloud Composer to automate the transform and load steps of an ETL data pipeline.

Atelier pratique

Créer un pipeline d'analyse de données IdO sur Google Cloud Platform

Dans cet atelier, vous allez découvrir comment connecter et gérer des appareils à l'aide de Cloud IoT Core, ingérer le flux d'informations à l'aide de Cloud Pub/Sub, traiter des données IdO à l'aide de Cloud Dataflow et utiliser BigQuery pour analyser les données IdO.

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Atelier pratique

Utiliser Google Cloud Dataprep

Cloud Dataprep est l'outil de préparation de données en libre-service de Google. Au cours de cet atelier, vous allez apprendre à nettoyer et enrichir plusieurs ensembles de données dans Cloud Dataprep à l'aide d'un scénario d'utilisation fictif comprenant des informations sur les clients et un historique des achats.

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Atelier pratique

Simuler un entrepôt de données dans le cloud avec BigQuery et Dataflow

Dans cet atelier, vous allez créer plusieurs pipelines afin d'ingérer les données d'un ensemble de données dans BigQuery, en simulant une transformation par lot.

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Atelier pratique

Predict Visitor Purchases with a Classification Model in BQML

In this lab you will use a newly available ecommerce dataset to run some typical queries that businesses would want to know about their customers’ purchasing habits.

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Atelier pratique

Predict Taxi Fare with a BigQuery ML Forecasting Model

In this lab you will explore millions of New York City yellow taxi cab trips available in a BigQuery Public Dataset, create a ML model inside of BigQuery to predict the fare, and evaluate the performance of your model to make predictions.

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